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Phi-4 Mini 3.8BvsGemma 2 2B

Comparatif complet entre Phi-4 Mini 3.8B (3.8B paramètres, Microsoft) et Gemma 2 2B (2B, Google). VRAM requise par quantification, tokens/seconde mesurés sur 4 GPU de référence, verdict par cas d'usage, licence, commandes d'installation. Tous les chiffres sont calculés à partir des données du catalogue — aucun copier-coller entre pages.

En bref

Caractéristique Phi-4 Mini 3.8B Gemma 2 2B
Paramètres 3.8B 2B
Famille Phi Gemma
Auteur Microsoft Google
Origine US US
Licence MIT Gemma
Contexte 128 000 tokens 8 192 tokens
Sortie Février 2025

Empreinte mémoire

VRAM approximative nécessaire pour l'inférence avec une fenêtre de contexte moyenne. Le vainqueur (en vert) est le modèle qui consomme moins — avantage aux petits.

Quantification Phi-4 Mini 3.8B Gemma 2 2B
Q4_K_M (léger) 3 GB 1.8 GB
Q5_K_M (équilibre) 3.5 GB 2.2 GB
Q8 (quasi-lossless) 5 GB 3.2 GB
FP16 (qualité max) 8 GB 5 GB
RAM CPU-only 6 GB 4 GB

Vitesse estimée (tokens/seconde)

Estimations basées sur la meilleure quantification tenable sur chaque GPU. Les chiffres réels dépendent du prompt, du contexte et du moteur (llama.cpp, vLLM, MLX). Méthodologie.

GPU de référence Phi-4 Mini 3.8B Gemma 2 2B
RTX 4090 (24 GB) 150 tok/s · FP16 200 tok/s · FP16
RTX 4080 (16 GB) 65 tok/s · FP16 100 tok/s · FP16
RTX 3060 12GB (12 GB) 22 tok/s · FP16 35 tok/s · FP16
Apple M4 Pro (48 GB) (36 GB) 65 tok/s · FP16 100 tok/s · FP16

Verdict par cas d'usage

Pour chaque usage courant, on indique lequel des deux est le mieux adapté selon ses tags, sa taille et sa spécialisation.

Chat général
Match serré — dépend du cas précis. Les deux se valent sur ce critère, tranchez selon vos contraintes VRAM ou de licence.
RAG / documents longs
Phi-4 Mini 3.8B l'emporte. Fenêtre de contexte plus large (128 000 tokens), adaptée aux documents longs.
Agents & tool-use
Match serré — dépend du cas précis. Les deux se valent sur ce critère, tranchez selon vos contraintes VRAM ou de licence.
Déploiement léger
Match serré — dépend du cas précis. Les deux se valent sur ce critère, tranchez selon vos contraintes VRAM ou de licence.

Forces et faiblesses

Microsoft · 3.8B

Phi-4 Mini 3.8B

3.8B MIT avec function calling. MMLU 67.3, HumanEval 74.4. 200k vocab, LongRoPE.

  • Function calling natif
  • 128k ctx
  • Licence MIT
  • Anglais-first

Installation

ollama run phi4-mini:3.8b
Google · 2B

Gemma 2 2B

Minuscule et efficace. Tourne sur Raspberry Pi 5.

  • Minuscule et efficace. Tourne sur Raspberry Pi 5.
  • 2B paramètres
  • Licence Gemma

Installation

ollama run gemma2:2b

Questions fréquentes

Quel modèle tourne le mieux sur RTX 4090 (24 GB) : Phi-4 Mini 3.8B ou Gemma 2 2B ?

Sur une RTX 4090, Phi-4 Mini 3.8B tourne en FP16 (~150 tok/s), Gemma 2 2B en FP16 (~200 tok/s). En pur débit, Gemma 2 2B l'emporte. Consultez le configurateur pour tester votre GPU exact.

Lequel consomme le moins de VRAM ?

En Q4_K_M, Gemma 2 2B tient en 1.8 GB contre 3 GB pour son rival — un écart de 1.2 GB, significatif si vous visez une RTX 3060 ou une 4060 Ti 8 GB.

Peut-on utiliser ces modèles en production commerciale ?

Phi-4 Mini 3.8B est sous MIT — libre d'utilisation commerciale. Gemma 2 2B est sous Gemma — vérifiez aussi les conditions. Pour du SaaS, privilégiez Apache 2.0 ou MIT.

Lequel choisir en 2026 ?

Dépend de votre contrainte principale. Plus petit / plus rapide : Gemma 2 2B (2B). Plus capable : Phi-4 Mini 3.8B (3.8B). Si vous hésitez, lancez le configurateur avec votre GPU et votre cas d'usage — il tranchera en fonction des deux.

Alternatives à considérer

Si aucun des deux ne vous convient, voici les modèles voisins que vous pourriez explorer.

Pour aller plus loin